Evaluating the impacts of infrastructure improvements based on link criticality and network performance: A case study of the trucking industry in the province of Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A reliable transportation network is essential to maintaining and growing a region's economic productivity through the movement of goods, a significant proportion of which is moved by truck. Criticalities in the network should be identified and mitigation measures implemented to ensure that minimal negative impacts arise from link disruptions. Using criticality measures that account for network, freight flow, and economic characteristics, a comparison is made among locations of highly critical segments in the province of Ontario, Canada, and infrastructure improvement projects planned by the Ministry of Transportation of Ontario. Four highway capacity expansion segments are explored through a scenario analysis, comparing the effects resulting from their implementation to a status quo base case. Freight and passenger flows are forecasted to the year 2036 for the analysis. A comparison is made among the scenarios to assess the network‐wide impacts of each segment's improvements with respect to vehicle and shipment value flows, travel time, greenhouse gas emissions, and each segment's average operating conditions. Of the four segments compared, the improvements of Highway 404 appear to provide the most significant benefits with respect to network performance. Such analysis can inform policy measures for the prioritization of infrastructure improvements to address network criticalities .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».